メモリ内オブジェクトの大規模なコレクションを扱う場合、SQL を使用してこれらのコレクションを効率的かつ動的にクエリする必要が生じることがよくあります。 -like または Criteria クエリ。
フィルタリングには、コレクション内の各オブジェクトを反復処理し、クエリに対してテストすることが含まれます。単純ではありますが、このアプローチの時間計算量は O(n t) です。n はオブジェクトの数、t は適用するテストの数です。その結果、コレクション サイズとクエリの複雑さの両方が増大するにつれて、パフォーマンスが低下します。一方、
インデックス作成 では、関連するオブジェクト フィールドにインデックスを構築し、集合論を使用してクエリ テストをオブジェクトにマッピングする必要があります。 。このアプローチにより、大規模なコレクションや複雑なクエリでも、クエリに一致するオブジェクトを O(1) で取得できます。
クエリのパフォーマンスをさらに向上させるには、 スタンディングクエリインデックス が導入されました。この手法では、クエリをコレクションに登録し、追加または削除されるときにすべてのオブジェクトをこれらのクエリに対して自動的にテストします。特定のクエリに一致するオブジェクトは、迅速な取得のために専用のセットに維持されます。
CQEngine は、スタンディングクエリインデックスアプローチ。 SQL のようなクエリを定義し、オブジェクト コレクションにインデックスを付けるためのプログラム インターフェイスを提供します。インデックスを作成すると、反復フィルタリングのオーバーヘッドなしでコレクションを効率的にクエリできるようになります。 CQEngine はコレクションを NoSQL クエリ エンジンに効果的に変換し、データ取得を強力かつスケーラブルにします。
以上がCQEngine は Java オブジェクト コレクションに対する SQL のようなクエリのパフォーマンスをどのように向上させることができますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。